在阅读一些博客和资料中,发现安装spark与Scala是要严格遵守两者的版本对应关系,如果版本不对应会在之后的使用中出现许多问题. 在安装时,我们可以在spark的官网中查到对应的Scala版本号,如spark2.4.4中对应的版本号为Scala2.11 spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html,其中可以得到所需的版本信息 图中对应spark2.4.4需要使用Scala2.11版本,所以在下载安装时需要注意 Spark官网相关说明中也有涉及ht

记录一下版本问题: spark与scala版本对应问题: 1.官网会给出,如下,spark2.3.1默认需要scala2.11版本 2.在maven依赖网中也可以看到,如下 3.关于idea开发版本中也可以看到所需要依赖的scala版本 通常在file->project structure->global libraries 右侧,点击加号将scala sdk加入后,最右侧有个下拉框,可以看到此idea支持的一些scala版本号 如果通过加入的scala sdk版本超出idea所需要的scal

有关带scala版本的eclipse4.7的下载, 你可以直接去: http://scala-ide.org/download/sdk.html ​ 下载下来后是:scala-SDK-4.7.0-vfinal-2.12-win32.win32.x86_64.zip,解压,展开.其实就是一个带着scala版本的64位的eclipse47(oxygen).进入目录中, 双击eclipse图标. ​ 文章转载自原文:https://blog.csdn.net/qq_44596980/article/d

sparksql是spark中的一个模块,主要用于进行结构化数据的处理,他提供的最核心的编程抽象,就是DataFrame.同时,sparksql还可以作为分布式的sql查询引擎. 最最重要的功能就是从hive中查询数据.     Dataframe可以理解为:以列的形式组织的,分布式的数据集合.     Dataframe可以通过很多来源进行构建,包括:结构化的数据文件.hive中的表.外部的关系型数据库.以及RDD   使用sparksql 首先需要创建一个sqlContext对象,或者是它的

简述 WordCount(单词计数)作为大数据体系的标准示例,一直是入门的经典案例,下面用java和scala实现Flink的WordCount代码: 采用IDEA + Maven + Flink 环境:文末附 pom 文件和相关技术点总结: Java批处理版本 import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apa

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建

scala import kafka.utils._ class DefaultPartitioner(props: VerifiableProperties = null) extends Partitioner { private val random = new java.util.Random def partition(key: Any, numPartitions: Int): Int = { Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions } } j

package com.zjlantone.hive import java.util.Properties import com.zjlantone.hive.SparkOperaterHive.sparkSession import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.types.StructType import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.

今天同事在服务区上面装的是最新版本的hadoop3.10和spark2.3.1,因为用scala开发, 所以我想用sbt进行开发.过程中遇到各种坑,刚开始用的jdk10,结果也报错,后来改成jdk1.8. 又报了新的错误.开始用的是scala2.12.6 如果不要使用spark的纯scala项目则不报错,但只要是spark的包引用则报错,则统统报错. Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: scala.Product$class 后来修改buil

其实我想找一门“具有Python的简洁写法和融合Java平台的优势, 同时又足够有挑战性和灵活性”的编程语言. Scala 就是一个不错的选择. Scala 有很多语言特性, 建议先掌握基础常用的: 变量.控制结构 .正则与模式匹配.集合.文件读写/目录遍历.高阶函数.并发 Actor 模型: 然后是面向对象特性:类.Trait.泛型.注解 .操作符重载;  最后再细细学习那些复杂不常用的特性:类型转换.编译解析等:注重挖掘根源性的思想,能够推导出其它的特性. 本文使用 Scala 实现 Jav

文章来自:http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4174652.html  转发请注明 我刚装上Scala和IDEA时发现运行代码后总是出现 xxx is already defined as class xxx的问题. 经查询,是ScalaJdk版本与IDEA版本有冲突. 出问题时我的IDEA版本是14,Scala版本是2.11.4 .   把Scala版本换成2.10.4就OK了

Ubuntu 14.04.1 LTS上默认的scala版本是2.9的,而最新版本的spark-1.3需要最低版本的scala版本为2.10.x,先使用apt-get remove scala将机器上的老版本scala清除干净.在这个位置下载 http://www.scala-lang.org/download/2.10.5.html scala, 现在好后,解压, 最后编辑~/.bashrc,设置如下环境变量: export PATH=/home/zhangchao3/spark-evn/sca

福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege             为什么,我要在这里提出要用Ultimate版本. IDEA Community(社区版)再谈之无奈之下

//来自spark源码// sparkContext初始化的时候写着  private def warnDeprecatedVersions(): Unit = { val javaVersion = System.getProperty() && javaVersion().toInt == ) { logWarning("Support for Java 7 is deprecated as of Spark 2.0.0") } if (scala.util.Pro

spark用的是cdh spark-2.0.1 package main.scala import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /* Created by tomtang on 2016/12/16. */ object tomhelloworld { def FILE_NAME:String = "word_count_results_" def main(arg

主要在maven-for-scalaIDE纠结了,因为在eclipse版本是luna4.x 里面有自己带有的maven. 根据网上面无脑的下一步下一步,出现了错误,在此讲解各个插件的用途,以此新人看见了,少走一些弯路. 其实主要的问题是自己独立去下载scala插件,把scala依赖包拷贝到eclipse的plugins和features里面,然后maven也是自己下载手动修改了 Installations里面我在add加入我自己下载的maven的路径,然后修改了maven里面confg配置文件里

一.前期准备工作: 1.安装包的准备: VMware(10.0版本以上) : 官方网站:https://www.vmware.com/cn.html 官方下载地址:http://www.vmware.com/products/player/playerpro-evaluation.html 10.0版本注册码: v1Z0G9--FZG78-ZL3Q2-234JG 4C4EK-89KDL-5ZFP9-1LA5P-2A0J0 HY086-4T01N-CZ3U0-CV0QM-13DNU 11.0版本注

  ==========第一篇:Scala编程语言========= 一.Scala语言基础 1.Scala语言简介 Scala是一种多范式的编程语言,其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性.Scala运行于Java平台(Java虚拟机),并兼容现有的Java程序.它也能运行于CLDC配置的Java ME中.目前还有另一.NET平台的实现,不过该版本更新有些滞后.Scala的编译模型(独立编译,动态类加载)与Java和C#一样,所以Scala代码可以调用Java类库(对于.NET

1.安装Linux 需要:3台CentOS7虚拟机 IP:192.168.245.130,192.168.245.131,192.168.245.132(类似,尽量保持连续,方便记忆) 注意: 3台虚拟机的网络设置为NAT模式,这样安装好后的3台虚拟机的IP是挨着的,不然还要修改IP,以达到便于配置集群的目的! NAT模式可以在断网的情况下连接上虚拟机而桥架模式不行! 2.安装JDK 参考我的博客:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10140327.html 3.运行

官网对Spark的介绍 http://spark.apache.org/ Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing Lightning-fast cluster computing. 快如闪电的集群计算. 大规模快速通用的计算引擎. 速度: 比hadoop 100x,磁盘计算快10x 使用: java / Scala /R /python 提供80+算子(操作符),容易构建并行应用. 通